Advertisement

基于四元数EKF的低成本MEMS姿态估计方法 (2014年)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文提出了一种利用四元数扩展卡尔曼滤波(EKF)进行姿态估计算法,专门针对低成本的MEMS传感器设计。通过优化算法提高了姿态估计精度和稳定性,适用于各种动态环境下的应用需求。 低成本的MEMS器件由于精度低且噪声大,在长时间测量载体姿态时误差会随时间不断积累,难以满足需求。为解决这一问题,设计了一种基于四元数扩展卡尔曼滤波器(EKF)的姿态估计算法。该算法采用姿态四元数作为EKF的状态变量,并利用角速率数据进行时间更新;同时应用重力场和地磁场信息完成量测更新,从而有效抑制了姿态误差的发散现象,实现了长时间内的精确姿态测量。 为了验证此方法的有效性,进行了转台精度实验与静态实验。结果显示,在2小时内俯仰、横滚角度的精度均优于0.1°,航向角的精度则达到了优于0.2°的标准。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • EKFMEMS姿 (2014)
    优质
    本文提出了一种利用四元数扩展卡尔曼滤波(EKF)进行姿态估计算法,专门针对低成本的MEMS传感器设计。通过优化算法提高了姿态估计精度和稳定性,适用于各种动态环境下的应用需求。 低成本的MEMS器件由于精度低且噪声大,在长时间测量载体姿态时误差会随时间不断积累,难以满足需求。为解决这一问题,设计了一种基于四元数扩展卡尔曼滤波器(EKF)的姿态估计算法。该算法采用姿态四元数作为EKF的状态变量,并利用角速率数据进行时间更新;同时应用重力场和地磁场信息完成量测更新,从而有效抑制了姿态误差的发散现象,实现了长时间内的精确姿态测量。 为了验证此方法的有效性,进行了转台精度实验与静态实验。结果显示,在2小时内俯仰、横滚角度的精度均优于0.1°,航向角的精度则达到了优于0.2°的标准。
  • EKFMatlab姿实现
    优质
    本简介讨论了利用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术在MATLAB环境中进行姿态估计的具体算法设计与实现。通过引入EKF优化算法精度及稳定性,本文提出了一套适用于多种传感器数据融合的姿态估计算法框架,并详细探讨了其实现过程中的关键技术问题及其解决方案。 在MATLAB图像处理中使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)进行姿态估计算法可以用来估计飞行器或其他物体的姿态(即旋转状态)。该算法通常基于惯性测量单元(IMU)及其他传感器的数据来进行。 以下是此算法的基本原理: 1. **系统动力学建模**:首先,需要建立用于姿态估计的动态系统模型。一般采用旋转矩阵或四元数来描述姿态,并通过刚体运动方程等物体运动公式构建状态转移方程式,从而将物体的旋转运动与传感器测量值联系起来。 2. **测量模型**:在EKF中,需创建一个连接系统状态(即姿态)和传感器测量值的数学模型。通常情况下,利用惯性测量单元(IMU)来获取加速度计及陀螺仪的数据,并通过动态模型将这些数据与姿态估计关联起来。 3. **状态预测**:每个时间步内,使用状态转移方程对系统的当前状态进行预估。此步骤中会运用先前的姿态估算值和系统动力学模型来进行下一次时间点的旋转位置预测。 4. **测量更新**:当接收到新的传感器数据后,需利用建立好的测量模型将预测的状态与实际的测量结果相比较,并依据这种差异来调整状态估计。这一过程通过卡尔曼增益实现对预估值和实测值的有效融合,从而优化系统姿态估算的结果。
  • 9轴MEMS-IMU实时姿
    优质
    本研究提出了一种利用9轴MEMS-IMU传感器进行实时姿态估计的新算法,适用于需要高精度姿态数据的各种应用。 随着对微机电系统-惯性测量单元(MEMS-IMU)在室内定位、动态追踪等领域需求的增加,具有高精度、低成本和实时性的MEMS-IMU模块设计成为研究热点。本段落针对MEMS-IMU的核心技术——姿态估算进行研究,并提出了一种基于四元数的9轴MEMS-IMU实时姿态估算算法。
  • PX4中姿推导
    优质
    本简介介绍了在开源无人机飞行控制器PX4中采用的四元数姿态估计方法,并详细推导了该算法的工作原理。通过数学模型和实际应用,解释了如何利用四元数简化欧拉角表示,提高姿态估计精度与稳定性。 1. `int AttitudeEstimatorQ::start()` 程序启动函数。 2. `void AttitudeEstimatorQ::task_main()` 进程入口。 3. 获取传感器数据,存储在`gyro[3]`中,并通过`DataValidatorGroup`验证其可靠性。 4. 使用uORB模型获取视觉和位置跟踪的数据。 5. 获取位置加速度(_pos_acc)。
  • EKF、UKF和PF单IMU姿
    优质
    本研究探讨了在仅使用惯性测量单元(IMU)的情况下,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)、 unscented卡尔曼滤波(UKF)及粒子滤波(PF)三种方法进行姿态估计的有效性和精度。通过对比分析,旨在寻找最适合单IMU姿态估计的算法策略。 利用单个IMU采集的数据来计算当前载体的姿态横滚角和俯仰角。其中,IMU的加速度计数据作为观测量,陀螺仪数据作为状态量。
  • 姿
    优质
    简介:四元数姿态计算是一种高效表达和处理三维旋转的方法,在机器人学、计算机视觉及航空航天领域有着广泛应用。通过最小化误差实现精确的姿态估计与控制。 四元数姿态解算的推导过程以及用C语言编写的解算代码。
  • 采用姿研究
    优质
    本研究探讨了基于四元数的姿态计算技术,分析其在姿态估计中的优势和应用,并提出改进算法以提高计算精度与稳定性。 利用Matlab编写一个程序来实现四元数法的应用,并计算滑行车体的姿态。
  • SimulinkEKF姿Simulink实时EKF姿算-_MATLAB开发
    优质
    本项目利用MATLAB Simulink环境实现了一种实时扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态估计系统。通过该模型,能够对传感器数据进行有效处理和融合,提高姿态估计精度。适用于无人机、机器人等领域。 Simulink 的实时 EKF 姿态估计使用随附的 Simulink 模型可以实现从各种来源获取实时加速度计、陀螺仪和磁力计数据,以估算设备的欧拉角。该模型采用扩展卡尔曼滤波器 (EKF),这在 UAV 和许多飞行控制器(例如 Pixhawk)中很常见。 输入: - 加速度计数据应为 m/s² - 陀螺仪数据应为 rad/s - 磁力计数据应该是 ut dt (时间步长可以是固定或可变,单位以秒计算) 输出:欧拉角表示的滚转、俯仰和航向(偏航),均用弧度表示。 请记得在 Matlab 设置中添加 AHRS-master 文件夹及其子文件夹路径。不久后我将发布一个演示视频。
  • 卫星姿判定.rar
    优质
    本研究采用四元数方法进行卫星的姿态确定与控制,提供了一种高效、精确的姿态跟踪方案。 四元数法是一种在三维空间表示旋转的数学工具,在航天器、卫星等领域定向计算方面应用广泛。特别是在卫星导航与定位领域,掌握并理解四元数法至关重要,因为它们能有效解决姿态控制及计算中的问题,并且避免了传统欧氏算法处理连续旋转时可能出现的万向节锁现象。 一个四元数由实部和三个虚部组成,形式为 (w, x, y, z),其中 w 是实部,x、y 和 z 分别是虚部。在卫星姿态判断中,四元数通常用来表示卫星相对于某个参考坐标系的旋转情况。四元数运算包括乘法与反演操作:乘法则用于组合不同的旋转动作;而反演则给出逆向旋转的方式。 MATLAB 是一种常用的数值计算和数据分析环境,它提供了处理四元数的强大工具。压缩包中可能包含 MATLAB 代码示例,这些代码涉及四元数的生成、转换及运算,并应用于卫星姿态计算过程中的具体问题。例如,`qtfm` 可能是一个脚本或函数,用于执行将四元数转为欧氏旋转矩阵的操作或者进行乘法以模拟卫星旋转。 在实际应用中,首先需要确定卫星的初始位置和姿态;这通常通过地面站观测数据或星敏感器获取。然后利用牛顿-欧拉算法或凯恩方程结合四元数更新卫星的姿态信息,在此过程中,四元数更稳定地处理微小变化确保了计算精度。 导航定位涉及轨道预测及实际位置的确定:解析或数值方法解算地球动力学方程可获得卫星运动轨迹;同时利用GPS、GLONASS等全球导航系统信号实时确认其位置和速度以提供精准服务。 学习应用四元数法实现姿态判断时,需理解以下关键点: 1. **几何意义**:四元数与三维空间中的旋转紧密相关,通过旋转轴及角度可以唯一确定一个四元数。 2. **乘法规则**:了解如何利用四元数乘法定义不同旋转组合,并探讨其与欧氏矩阵的关系。 3. **反演操作**:逆向旋转对于姿态恢复和校正非常有用。 4. **转换为欧氏矩阵**:在某些情况下,需要将四元数转成 3x3 的旋转矩阵以便进行其他计算。 5. **误差分析**:考虑实际应用中如何修正及过滤姿态误差(如使用卡尔曼滤波)。 通过深入学习实践,利用四元数法可以有效解决卫星姿态判断问题,并为导航定位提供可靠技术支持。对于感兴趣者来说,研究压缩包中的资源可进一步理解和应用四元数在卫星定向的作用。
  • PX4飞控EKF姿
    优质
    简介:本文探讨了PX4开源飞行控制软件中EKF(扩展卡尔曼滤波器)的姿态估计技术,详细分析其算法原理及应用实践。 本段落详细介绍了开源PX4飞控的EKF姿态解算方法,并附有代码示例和仿真效果展示。